Google Quantum AI vừa mở cuộc thi trên Kaggle với tổng giải thưởng 150.000 USD. Đề bài: dùng AI để làm cho các mạch lượng tử cần ít qubit và ít cổng hơn, mà kết quả vẫn đủ chính xác. Nghe như bài toán tối ưu thông thường, nhưng đây là một trong những nút thắt lớn nhất của máy tính lượng tử.

Mạch lượng tử là gì và vì sao kích thước quan trọng

Một thuật toán lượng tử được viết thành mạch: một chuỗi cổng tác động lên các qubit, giống như chương trình được dịch thành chuỗi lệnh máy. Số qubit cho biết cần bao nhiêu bộ nhớ lượng tử. Số cổng cho biết chương trình chạy dài bao lâu. Cả hai đều là chi phí thật, vì qubit rất dễ nhiễu và mỗi cổng đều có thể gây lỗi.

Cái giá của việc sửa lỗi

Để chạy thuật toán dài, máy phải dùng mã sửa lỗi: nhiều qubit vật lý ghép lại thành một qubit logic đáng tin. Hệ quả là chi phí nhân lên rất nhanh. Một cổng khó như Toffoli hay T cần cả quy trình riêng để tạo ra trạng thái hỗ trợ, và tốn nhiều tài nguyên hơn hẳn các cổng đơn giản. Chỉ cần bớt vài cổng loại này ở tầng logic, người ta có thể tiết kiệm hàng loạt qubit vật lý ở tầng phần cứng.

Vì sao rút gọn mạch khó

Biên dịch mạch lượng tử giống như tối ưu hóa mã nguồn, nhưng có một điểm khó: không thể mô phỏng đầy đủ mạch lớn trên máy tính thường, vì không gian trạng thái tăng theo hàm mũ. Vậy làm sao biết mạch rút gọn vẫn đúng? Đây là phần thú vị của cuộc thi. Google cung cấp thư viện mã nguồn mở Kickmix, nằm trong dự án Qualtran, cho phép máy tính thông thường kiểm tra gần đúng một số loại mạch mà không cần mô phỏng toàn bộ. Cùng với bộ mạch mẫu và trình kiểm chứng độc lập (giấy phép Apache 2.0), người thi có thể để AI thử hàng loạt cách viết lại mạch, rồi dùng bộ kiểm chứng loại bỏ những phương án sai.

Mục tiêu thực tế

Các bài toán nằm ở năng lượng nhiệt hạch, tối ưu hóa và hóa học, trong đó có phân tử FeMoCo, liên quan đến quá trình cố định đạm trong tự nhiên. Đây là ví dụ kinh điển mà giới nghiên cứu muốn máy tính lượng tử giải. Giải nhất trị giá 50.000 USD, các hạng từ tư đến sáu mỗi giải 5.000 USD, cộng thêm 50.000 USD cho các giải phụ như giải cột mốc giữa cuộc thi. Ý tưởng được trình bày trong bài báo arXiv của Tanuj Khattar, Ryan Babbush và Craig Gidney.

Bài học cho kỹ sư: tiến bộ của máy tính lượng tử không chỉ đến từ phần cứng tốt hơn. Phần mềm biên dịch thông minh hơn cũng giúp ngày máy tính lượng tử hữu ích đến gần hơn.